1、隨著海洋資源日趨得到關(guān)注，人們利用水下潛器完成海洋資源探索和開發(fā)的期望也日益高漲，對(duì)潛器實(shí)現(xiàn)智能控制和自主導(dǎo)航提出了越來越高的要求。路徑規(guī)劃技術(shù)直接關(guān)系到水下潛器智能水平的高低，是其智能導(dǎo)航控制的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文圍繞粒子群優(yōu)化算法(PSO)在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用展開研究，特別針對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物環(huán)境下如何避障這個(gè)難點(diǎn)，提出解決方法。研究過程中充分利用了粒子群優(yōu)化算法求解迅速、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，提高了路徑規(guī)劃方法的效率和性能。論文按照“先算法

2、理論再應(yīng)用、先靜態(tài)再動(dòng)態(tài)、先二維再三維”的順序?qū)訉由钊胝归_研究，主要的研究內(nèi)容和成果包括以下幾個(gè)方面： 從參數(shù)設(shè)置、求解原理、應(yīng)用效果、環(huán)境適應(yīng)性這幾個(gè)方面對(duì)PSO算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行研究，總結(jié)出PSO解決路徑規(guī)劃問題的特點(diǎn)和改進(jìn)方向，為下文的具體應(yīng)用研究提供依據(jù)。 為了保證PSO自身的性能，我們首先對(duì)粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化機(jī)理進(jìn)行分析，結(jié)合路徑規(guī)劃的應(yīng)用背景，提出基于均衡分布參數(shù)的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法。這種算法中

3、從粒子維變量組成的微觀角度出發(fā)，針對(duì)PSO中存在的缺陷，構(gòu)造了保證進(jìn)化過程多樣性的均衡分布參數(shù)，并且提出一種粒子維變量“自探索飛行”的改進(jìn)機(jī)制。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果證明了算法的改進(jìn)效果。 全局路徑規(guī)劃是智能水下潛器完成路徑規(guī)劃任務(wù)的基礎(chǔ)。本課題提出了基于極坐標(biāo)空間粒子群優(yōu)化算法的全局路徑規(guī)劃方法。在對(duì)工作空間建模的基礎(chǔ)上，提出了一種采用十字鏈表結(jié)構(gòu)，按維區(qū)域存儲(chǔ)障礙物信息的方法，實(shí)現(xiàn)了障礙物信息的高效存儲(chǔ)和訪問；基于啟發(fā)式知識(shí)初始化群體

4、，并引入插入、交叉、刪除操作算子，采用變長粒子、交叉變異等策略，達(dá)到提高算法局部搜索能力和搜索精度的目標(biāo)。仿真試驗(yàn)證明了提出的算法具有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性、更快的收斂速度和更高的收斂精度。 本文的局部路徑規(guī)劃分別考慮動(dòng)態(tài)已知環(huán)境下和動(dòng)態(tài)未知環(huán)境下兩種情況，提出基于PSO的已知局部路徑規(guī)劃方法和基于潛器觀測窗口的未知局部路徑規(guī)劃方法?；赑SO的局部路徑規(guī)劃方法中，通過幾何模型確定避碰條件，將路徑規(guī)劃任務(wù)轉(zhuǎn)化成求解多條件目標(biāo)的優(yōu)化問題

5、，再結(jié)合變速和變航向兩種模式的避碰方案，制定出適合的適應(yīng)度函數(shù)。 未知環(huán)境下的路徑規(guī)劃問題是機(jī)器人智能控制領(lǐng)域一個(gè)難點(diǎn)。本文借鑒滾動(dòng)窗口的機(jī)器人路徑規(guī)劃方法，提出了一種基于潛器觀測窗口的局部路徑規(guī)劃方法，其中著重解決了潛器航行過程中可能面臨的障礙物會(huì)遇問題。方法的主要步驟包括環(huán)境信息建模及預(yù)測、觀測窗口探測環(huán)境信息及反饋、窗口局部規(guī)劃。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了算法的可行性，以及對(duì)各種時(shí)變環(huán)境的自主適應(yīng)性。 提出協(xié)調(diào)完成全局路徑規(guī)劃

6、和局部路徑規(guī)劃兩個(gè)任務(wù)的權(quán)衡策略，并依據(jù)該策略搭建水下潛器實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，以達(dá)到既能考慮全局優(yōu)化指標(biāo)，又能根據(jù)傳感器信息實(shí)時(shí)躲避動(dòng)態(tài)障礙物的雙重目標(biāo)。論文中還對(duì)本課題提出的路徑規(guī)劃算法的可達(dá)性以及安全性，特別是存在動(dòng)態(tài)障礙物突發(fā)出現(xiàn)情況下算法的性能展開討論。 最后，針對(duì)潛器在水下航行的實(shí)際三維海底地形環(huán)境，提出了基于粒子群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)的三維路徑規(guī)劃算法。其中采用真實(shí)電子海圖中的深度值來表示三維海底地形，并定義了三維規(guī)劃算法的數(shù)

7、據(jù)編碼結(jié)構(gòu)。獲得的規(guī)劃算法通過應(yīng)用懲罰函數(shù)及啟發(fā)式知識(shí)，不僅能夠靈活的獲得具有不同特點(diǎn)的優(yōu)化路徑，而且對(duì)具有突發(fā)障礙物的三維環(huán)境也具有自主適應(yīng)性。文章中還在三維環(huán)境中對(duì)本文提出的動(dòng)態(tài)環(huán)境的路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了仿真試驗(yàn)。 通過對(duì)算法的大量仿真試驗(yàn)表明：所設(shè)計(jì)的PSO路徑規(guī)劃算法充分利用了PSO快速收斂、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，分別解決了靜態(tài)到動(dòng)態(tài)、二維到三維不同環(huán)境下的潛器路徑規(guī)劃問題。并且可以看出算法能夠靈活的適應(yīng)潛器航行的各種環(huán)境